35、奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实:分析与反思

奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实:分析与反思

1. 引言

零售服务正通过融入扩展现实(XR)技术和人工智能(AI)算法经历着快速的变革。据估计,到2025年,全球零售领域的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)市场将达到16亿美元。3D内容等创新可使零售商网站的转化率提高达27.96%。自2020年初以来,与没有沉浸式零售体验的客户相比,AR参与度增加了20%,转化率提高了90%。

“扩展现实”涵盖了所有由计算机生成的真实与虚拟相结合的环境和交互,包括增强现实(AR)、混合现实(MR)和虚拟现实(VR)。
- 增强现实(AR) :是对现实世界环境的交互式体验,其中现实世界中的物体通过计算机生成的感知信息得到增强。
- 虚拟现实(VR) :利用高性能计算机和感官设备,呈现完全由计算机生成的环境。
- 混合现实(MR) :处于现实与虚拟连续体的中间,是真实和虚拟对象融合的不同点,它集成了AR和增强虚拟(AV)。

随着技术的进步,新的沉浸式VR设备和可穿戴AR设备能让用户产生更强的具身体验,甚至设备可以完全融入人体,如微芯片、智能隐形眼镜等,以补充或提高用户的认知能力。未来,增强人类将体验到超越纯混合现实的跨现实环境,这种环境利用纳米技术重塑人类身体的各种能力。

在时尚行业,AR和VR还与机器人相结合,以增强人机交互。工业机器人编程系统可借助AR进行辅助,机器人也能融入AI算法来学习与客户打交道。

学术界对AI的水平有不同的分类:
| 分类 | 作者 | 具体类型 |
| ---- |

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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